Inteligência Artificial e Qualidade da Pesquisa Ambiental

Modelagem Híbrida, Explicabilidade e Princípios FAIR
Geotecnologias e SIG

Luiz Diego Vidal Santos

Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS)

Visão Geral

Tópicos Principais

  • 1 O quarto paradigma e a ciência orientada por dados
  • 2 IA no monitoramento ambiental
  • 3 Viés, incerteza e validação espacial
  • 4 IA Explicável (SHAP, LIME)
  • 5 Reprodutibilidade e princípios FAIR
  • 6 Green AI, ética e small data no semiárido

Objetivo Central

Compreender como inteligência artificial se articula com a pesquisa ambiental, discutindo modelagem híbrida, explicabilidade, reprodutibilidade, pegada energética e os desafios específicos da ciência ambiental em contextos de dados escassos.

1 - O QUARTO PARADIGMA

Ciência orientada por dados

A convergência entre Big Data ambiental e algoritmos de aprendizado de máquina consolidou a Ciência Orientada por Dados (Hey et al. 2009), um quarto paradigma investigativo que se soma a:

Paradigma Abordagem
1º Experimentação empírica
2º Modelagem teórica
3º Simulação computacional
4º Inferência a partir de dados massivos

Inquietação epistemológica

A dissolução de fronteiras entre coleta massiva e inferência estatística gera questões fundamentais:

  • Como garantir robustez científica quando sistemas computacionais extrapolam correlações?
  • Como converter correlação em causalidade?
  • Como fornecer insumos para políticas públicas com confiabilidade?

A resposta envolve arquitetura conceitual que integra ética, sustentabilidade energética e princípios FAIR.

2 - IA NO MONITORAMENTO AMBIENTAL

Poder preditivo e o paradoxo mecanístico

Redes neurais profundas reconhecem padrões em:

  • Séries temporais pluviométricas
  • Imagens hiperespectrais
  • Previsão de eventos extremos

com granularidade que ultrapassa a escala sinótica (Reichstein et al. 2019).

O paradoxo

Modelos preditivos capturam regularidades estatísticas mas raramente codificam leis de conservação de massa ou energia. A deficiência se manifesta quando o algoritmo, treinado em regime estacionário, tenta extrapolar para cenários de mudança climática.

Modelagem híbrida

A solução emergente combina equações diferenciais de processos físicos com camadas de aprendizado de máquina (Karpatne et al. 2017):

  • Componente física - respeita balanço hídrico, conservação de energia
  • Componente estatística - captura residuais complexos e não linearidades

Ao embutir restrições de conservação, o pesquisador reduz soluções espúrias e reconcilia causalidade com correlação, mantendo identidade semântica de cada variável.

3 - VIÉS, INCERTEZA E VALIDAÇÃO

Garbage In, Garbage Out

A qualidade espectroradiométrica de dados orbitais, sujeita a ruído atmosférico, georreferenciamento imperfeito e sombras topográficas, amplifica o risco de viés sistemático (Foody 2002).

O dilema correlação-causalidade

Hotspots térmicos e emissão de material particulado podem emergir como correlação forte, embora o mecanismo causal dependa de:

  • Regimes de vento
  • Umidade do ar
  • Estabilidade atmosférica

Métricas agregadas mascaram essa fragilidade quando a autocorrelação espacial infla a pseudo-significância.

Validação Cruzada por Blocos Espaciais

Solucionar o problema exige que blocos de treino e teste sejam espacialmente disjuntos (Roberts et al. 2017):

Método Problema Solução
k-fold clássico Autocorrelação inflaciona Blocos aleatórios
Blocos espaciais Vazamento de informação Grid disjunto
Leave-Location-Out Custo computacional Viável com GEE

A independência geométrica garante generalização efetiva do modelo preditivo.

4 - IA EXPLICÁVEL

SHAP e LIME

A IA Explicável (XAI) ganhou urgência quando algoritmos passaram a sustentar decisões de evacuação ou zoneamento ambiental.

SHAP (Lundberg e Lee 2017)

Quantifica a contribuição marginal de cada preditor à saída do modelo, baseado na teoria dos jogos (valores de Shapley).

LIME (Ribeiro et al. 2016)

Gera aproximações locais interpretáveis em torno de cada predição, iluminando o mecanismo subjacente.

Exemplo prático

Ao revelar que a predição de contaminação difusa deriva da densidade de estradas e não de pluviometria, o analista pode:

  1. Questionar a solidez causal
  2. Reencenar o experimento com variáveis mais robustas
  3. Comunicar ao tomador de decisão o que impulsiona cada predição

A transparência serve como salvaguarda contra alucinações estatísticas produzidas por artefatos de amostragem.

5 - REPRODUTIBILIDADE E PRINCÍPIOS FAIR

A crise de reprodutibilidade

Bases heterogêneas e pipelines complexos dificultam a replicação integral de estudos ambientais.

Princípios FAIR (Wilkinson et al. 2016)

Princípio Significado
Findable Dados localizáveis com metadados persistentes
Accessible Protocolos abertos de recuperação
Interoperable Vocabulário e formato padronizados
Reusable Licença clara e proveniência documentada

Ecossistema de reprodutibilidade

O ecossistema mínimo para teste de robustez inclui:

  • Repositórios abertos (Zenodo, Figshare)
  • Contêineres (Docker, Singularity)
  • Workflow languages (Snakemake, Nextflow)
  • Versionamento de hiperparâmetros e sementes

A documentação versionada previne p-hacking e atenua vieses de confirmação, garantindo que resultados sejam auditáveis.

6 - GREEN AI, ÉTICA E SMALL DATA

O paradoxo energético da IA

O treinamento de modelos com bilhões de parâmetros consome energia equiparável à de cidades inteiras durante dias (Strubell et al. 2019).

Green AI (Schwartz et al. 2020)

Princípio de maximizar resultado científico por kWh consumido:

Abordagem Pegada de carbono Desempenho
LLM (bilhões de parâmetros) Alta Superdimensionado
Random Forest Muito baixa Excelente para dados ambientais
Gradient Boosting Baixa Excelente para dados tabulares

Small data no semiárido

Regiões semiáridas com séries curtas e alta variabilidade desafiam a premissa “mais dados = melhor modelo”:

  • Risco de overfitting com redes profundas
  • Estratégias de aumento sintético (simulação hidrológica estocástica) complementam amostragem real
  • Procedimento deve ser documentado sob FAIR (incerteza sintética comunicada)

Ética e integridade acadêmica

Dilemas de IA generativa

  • Alucinações (referências inexistentes)
  • Fabricação de dados sintéticos não documentados
  • Plágio automatizado
  • Viés embutido nos dados de treinamento

Human-in-the-loop

A supervisão humana devolve ao processo de autoria a responsabilidade epistêmica, garantindo que:

  • A coerência física dos outputs seja validada
  • Cada citação seja verificada
  • A heurística estatística não substitua o juízo científico

Síntese: IA na pesquisa ambiental

A incorporação de IA traz ganho incomparável de escala e resolução, mas exige rigor metodológico superior ao da estatística clássica.

A solução não reside em proibir algoritmos sofisticados, e sim em adotá-los dentro de arcabouço que combine:

  • Princípios FAIR
  • IA explicável (SHAP, LIME)
  • Validação espacialmente estruturada
  • Modelagem híbrida (física + ML)
  • Auditoria de pegada de carbono

Referências

  • Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45, 5-32.
  • Foody, G. M. (2002). Status of land cover classification accuracy. Remote Sensing of Environment, 80, 185-201.
  • Hey, T. et al. (2009). The Fourth Paradigm. Microsoft Research.
  • Karpatne, A. et al. (2017). Theory-guided data science. IEEE TKDE, 29(10), 2318-2331.
  • Lundberg, S. M.; Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. NeurIPS.
  • Reichstein, M. et al. (2019). Deep learning and process understanding for Earth system science. Nature, 566, 195-204.
  • Ribeiro, M. T. et al. (2016). “Why should I trust you?” ACM SIGKDD.
  • Roberts, D. R. et al. (2017). Cross-validation strategies for spatial data. Ecography, 40, 913-929.
  • Schwartz, R. et al. (2020). Green AI. Communications of the ACM, 63(12), 54-63.
  • Strubell, E. et al. (2019). Energy and policy considerations for NLP. ACL.
  • Wilkinson, M. D. et al. (2016). The FAIR Guiding Principles. Scientific Data, 3, 160018.

Obrigado!

Luiz Diego Vidal Santos

Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS)